【摘 要】
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针对使用模型似然函数比对传统交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法模型转移概率实时修正存在奇异的问题,基于所提修正函数给出一种改进自适应IMM算法.首先,将白噪声模型与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法结合,设计了非机动模型EKF1及机动模型EKF2作为IMM算法模型集.其次,预报模型采用适应椭圆参考轨道的非线性相对轨道动力学方程以提高模型预报精度.最后,分析了速率量测信息对减小机动目标跟踪峰值误差的作用.仿真结果表明,改进的
【机 构】
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国防科技大学空天科学学院,湖南长沙410073
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针对使用模型似然函数比对传统交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法模型转移概率实时修正存在奇异的问题,基于所提修正函数给出一种改进自适应IMM算法.首先,将白噪声模型与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法结合,设计了非机动模型EKF1及机动模型EKF2作为IMM算法模型集.其次,预报模型采用适应椭圆参考轨道的非线性相对轨道动力学方程以提高模型预报精度.最后,分析了速率量测信息对减小机动目标跟踪峰值误差的作用.仿真结果表明,改进的模型转移概率自适应IMM-EKF算法跟踪精度明显提高,且优于比较的现有方法;引入速率量测信息后,最大峰值误差及估计精度得到了改善.
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